机器学习算法在降水和气温多模式集成中的应用

摘要： 选取CMIP6中5种全球气候模式，利用算术平均、权重平均、多元线性回归、BP神经网络、长短期记忆(LSTM)神经网络和随机森林(RF)等6种多模式集成方法，基于黄河流域水源涵养区历史降水量和气温数据，评估不同集成方法的模拟效果，并选取模拟效果最好的多模式集成方法预估未来SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5 3种情景下黄河流域水源涵养区的降水和气温变化趋势。结果表...